空气质量预测PM2-5数据集AirQualityPredictionPM2-5Dataset-billlucas
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量，PM2.5，环境监测，气象数据，时间序列分析，机器学习，预测模型，数据分析
数据概述：
该数据集包含用于预测空气中PM2.5浓度的数据，记录了环境监测与气象相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可作为单点时间序列数据分析。
地理范围：数据未标明具体地理位置，可用于构建通用的空气质量预测模型。
数据维度：数据集包含两个CSV文件：
feature.csv：包含 AOD（气溶胶光学深度）、WS（风速）、T2M（2米高度温度）、RH（相对湿度）、PS（地面气压）、PBL（边界层高度）等气象特征。
label.csv：包含PM2.5的测量值（PM）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析与建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于空气质量预测、环境科学研究以及机器学习模型的构建和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于大气科学、环境工程等领域的学术研究，如PM2.5浓度预测模型、气象因素对空气质量的影响分析等。
行业应用：可以为环境监测部门提供数据支持，特别是在空气质量预报、污染源分析等方面。
决策支持：支持城市规划、环境保护等领域的决策制定，帮助优化空气质量管理策略。
教育和培训：作为环境科学、数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索气象因素与PM2.5浓度之间的关系，构建预测模型，从而实现对未来空气质量的预报。
